دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد من جامعة جونز هوبكنز في علم البيانات

مجموعة واسعة من المنتجات عالية الجودة وبأسعار معقولة. اكتشف ابتكاراتنا وخدماتنا التي ستلبي جميع احتياجاتك. اطلب الآن وانضم إلى العملاء الراضين!

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
دورة عبر الإنترنت - تخصص احترافي معتمد من جامعة جونز هوبكنز في علم البيانات

Professional Certificate

البدء

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • تلقي البيانات
  • تنظيف البيانات والبحث
  • البرمجة بلغة R
  • إجراء البحوث القابلة للتكرار
  • أدوات التثبيت
  • البرمجة بلغة R
  • تنظيف البيانات
  • إجراء التحليلات
  • مهام مراجعة الأقران

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • محلل بيانات
  • عالم البيانات
  • مطور برمجيات في مجال البيانات
  • خبير في الإحصاء
  • يطور نماذج التعلم الآلي
  • عالم البيانات
  • مدير مشروع في مجال البيانات
  • مستشار في مجال علم البيانات
  • يطور تصورات البيانات
  • مبرمج لغة R

التدريب – سلسلة دورات من خمسة أجزاء

اطرح الأسئلة الصحيحة، وتعامل مع مجموعات البيانات، وارسم تصورات لتوصيل النتائج.

يغطي هذا التخصص أدوات وأساليب علم البيانات الأساسية، بما في ذلك:

  • تلقي البيانات
  • تنظيف البيانات والبحث
  • البرمجة بلغة R
  • إجراء البحوث القابلة للتكرار

سيكون المتعلمون الذين أكملوا هذا التدريب مستعدين للانتقال إلى علوم البيانات: الإحصاء والتعلم الآلي، حيث سيقومون ببناء منتج بيانات باستخدام بيانات العالم الحقيقي.

الدورات الخمس في التخصص

توفر الدورات الجزء الأول من التخصص في علم البيانات، وهي مناسبة لأولئك الذين يرغبون في البدء وإكمال الجزء الأساسي قبل الانتقال إلى مواضيع أكثر تقدمًا.

مشروع التعلم التطبيقي

خلال تخصص علم البيانات: أساسيات لغة R، سيقوم المتعلمون بتنفيذ مشاريع في نهاية كل دورة. وتشمل المشاريع:

  • أدوات التثبيت
  • البرمجة بلغة R
  • تنظيف البيانات
  • إجراء التحليلات
  • مهام مراجعة الأقران

Details of the courses that make up the specialization

مجموعة أدوات عالم البيانات

الدورة التدريبية الأولى: تثبيت R وGithub

المدة: 18 ساعة
التقييم: 4.6 (33,917 تقييمًا)

  • قم بتثبيت R وR-Studio وGithub وغيرها من الأدوات المفيدة
  • فهم البيانات والمشكلات والأدوات التي يستخدمها محللو البيانات
  • شرح المفاهيم الأساسية في تصميم البحث
  • إنشاء مستودع على جيثب

الدورة 2: البرمجة في R

المدة: 57 ساعة
التقييم: 4.5 (22,239 تقييمًا)

  • فهم مفاهيم البرمجة الأساسية
  • تثبيت برنامج للبرمجة الإحصائية
  • استخدم وظائف الحلقة وأدوات التصحيح في R
  • اجمع معلومات مفصلة بمساعدة ملف تعريف R

الدورة الثالثة: تلقي البيانات وتنظيف البيانات

المدة: 19 ساعة
التقييم: 4.5 (8,060 تقييمًا)

  • فهم أنظمة تخزين البيانات الشائعة
  • استخدم مبادئ تنقية البيانات لجعل البيانات “نظيفة”
  • استخدم R لمعالجة النص والتواريخ
  • الحصول على البيانات المتاحة من الإنترنت وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات

الدورة الرابعة: تحليل البيانات الاستكشافية

المدة: 54 ساعة
التقييم: 4.7 (6,065 تقييمًا)

  • فهم الرسوم البيانية التحليلية ونظام الرسم الأساسي في R
  • استخدام الأنظمة الرسومية المتقدمة مثل نظام المصفوفة
  • قم بإنشاء عروض رسومية عالية الأبعاد للبيانات في الهواء
  • تطبيق تقنيات التحليل العنقودي لتحديد الأنماط في البيانات

الدورة 5: البحوث القابلة للاستنساخ

المدة: 7 ساعات
التقييم: 4.6 (4,172 تقييمًا)

  • تنظيم تحليل البيانات لجعلها أكثر قابلية للتكرار
  • تسجيل تحليل البيانات القابلة للتكرار باستخدام knitr
  • تقييم إمكانية تكرار نتائج مشروع التحليل
  • انشر مستندات الويب القابلة للتكرار باستخدام Markdown

منتجات ذات صلة